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冻融环境下岩体损伤力学特性多尺度研究及进展 被引量：62
1
作者 杨更社 申艳军 +3 位作者 贾海梁 魏尧 张慧梅 刘慧 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期545-563,共19页
岩体因天然缺陷存在易受到冻融环境影响而产生损伤,冻融损伤过程实质上为反复冻胀荷载作用于缺陷引起的疲劳演化过程。但从冻融损伤存在显著的尺度效应,缺陷的不同空间尺度往往决定了冻融损伤评价尺度,如初始损伤以空洞、孔隙、微裂纹... 岩体因天然缺陷存在易受到冻融环境影响而产生损伤,冻融损伤过程实质上为反复冻胀荷载作用于缺陷引起的疲劳演化过程。但从冻融损伤存在显著的尺度效应,缺陷的不同空间尺度往往决定了冻融损伤评价尺度,如初始损伤以空洞、孔隙、微裂纹等为主的多孔岩石,其冻融损伤多表现为孔隙或微裂隙萌发、扩展、连通等,反映的是微、细观尺度范畴;而初始损伤以节理、裂隙等为主的岩体,其冻融损伤多体现沿宏观缺陷的局部化冻融损伤,属于宏观损伤尺度范畴。着眼于岩石冻融损伤尺度及对应损伤识别尺度两大关键问题,首先,依据岩石天然缺陷空间尺度进行量化分级,明确不同层级下的损伤特征及对应损伤识别方法;而后系统归纳微、细、宏观尺度下岩石冻融损伤识别及评价方法,明确不同尺度条件下冻融损伤识别手段及损伤力学机制。最后,结合现今岩石冻融损伤研究现状,提出岩体冻融多尺度损伤识别及评价机制发展方向,并初步探讨冻融诱发岩体损伤的微–细–宏观的跨尺度认知思路,有望对冻融诱发岩体损伤特性及对应性识别系统认知提供参考。 展开更多
关键词 岩石力学 冻融循环 天然缺陷 多尺度 损伤力学特性 识别手段 评价机制
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多媒体教学中的认知机制 被引量：51
2
作者 林众 冯瑞琴 《教育研究》 CSSCI 北大核心 2006年第7期62-66,共5页
多媒体教学是一种以多媒体传播媒体为手段,以人的感官为通道,以呈现模式的多样化为特征的现代化教学途径和方式。目前,研究者多从传播媒体、呈现模式和人的认知过程通道三个角度探讨多媒体教学。在多媒体教学中,学习者的学习过程主要发... 多媒体教学是一种以多媒体传播媒体为手段,以人的感官为通道,以呈现模式的多样化为特征的现代化教学途径和方式。目前,研究者多从传播媒体、呈现模式和人的认知过程通道三个角度探讨多媒体教学。在多媒体教学中,学习者的学习过程主要发生在工作记忆中,因此,在探讨多媒体教学的认知机制时,一般比较关注工作记忆,其中,贝特利的工作记忆成分学说可以解释多媒体教学过程中的认知机制。多媒体教学要为学习者提供多重刺激,既要有听觉信息和视觉信息,更重要的是应让多种感觉通道编码协同作用,这是提高多媒体教学效果的一个重要条件。 展开更多
关键词 多媒体教学 认知机制 教学设计 信息加工 呈现模式 教学过程
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基于居民行为的三生空间识别与优化分析框架 被引量：54
3
作者 刘春芳 王奕璇 +1 位作者 何瑞东 王晨 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第10期2113-2122,共10页
"三生空间"是人类经济、社会活动的基本载体,也是人类精神和文化需求的空间反映。识别"三生空间"范围、了解居民"三生"需求、调整"三生空间"供给、统筹"三生空间"功能是国土空间规... "三生空间"是人类经济、社会活动的基本载体,也是人类精神和文化需求的空间反映。识别"三生空间"范围、了解居民"三生"需求、调整"三生空间"供给、统筹"三生空间"功能是国土空间规划内容的核心,也是当前实现治理能力现代化和新时代高质量发展的重要前提。从当前国土空间规划编制的需求出发,依据行为科学和行为地理学等理论方法,探讨了"三生行为"与"三生空间"的理论关联,进而遵循"需求分析与空间识别—问题诊断与目标确定—作用机理与耦合关系—空间优化与政策建议"分析思路,构建基于居民行为的"三生空间"优化分析框架。将居民行为研究与空间供需结合起来,可为国土空间规划工作提供"人本化"的理论框架与新思路。 展开更多
关键词 三生行为 三生空间 识别 作用机理 国土空间优化
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采用注意力机制与改进YOLOv5的水下珍品检测 被引量：37
4
作者 林森 刘美怡 陶志勇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第18期307-314,共8页
海胆、海参、扇贝等水下珍品在渔业中具有重要意义和价值,最近,利用机器人捕捞水下珍品成为发展趋势。为了探测水下珍品的数量及分布情况,使水下机器人获得更加可靠的数据,该研究提出基于注意力机制与改进YOLOv5的水下珍品检测方法。首... 海胆、海参、扇贝等水下珍品在渔业中具有重要意义和价值,最近,利用机器人捕捞水下珍品成为发展趋势。为了探测水下珍品的数量及分布情况,使水下机器人获得更加可靠的数据,该研究提出基于注意力机制与改进YOLOv5的水下珍品检测方法。首先,使用K-means匹配新的锚点坐标,增加多个检测尺度提升检测精度;其次,将注意力机制模块融入特征提取网络Darknet-53中获得重要特征;然后,利用Ghost模块的轻量化技术优势,引入由Ghost模块构成的Ghost-BottleNeck代替YOLOv5中的BottleNeck模块,大幅度降低网络模型的参数与计算量;最后,将IOU_nms修改为DIOU_nms以优化损失函数。采用基于实际水下环境建立的数据集,样本数量为781幅图像,按照9∶1的比例随机划分训练与测试集,对改进的网络进行验证。结果表明,该研究算法可获得95.67%平均准确率,相比YOLOv5算法可提升5.49个百分点,试验效果良好,研究结果可以为水下珍品的检测捕捉提供更加准确快捷的方法。 展开更多
关键词 机器视觉 图像识别 水下珍品 轻量化 YOLOv5 注意力机制 多尺度
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基于YOLOv5改进模型的柑橘果实识别方法 被引量：34
5
作者 黄彤镔 黄河清 +4 位作者 李震 吕石磊 薛秀云 代秋芳 温威 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期170-177,共8页
为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用... 为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示:本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。 展开更多
关键词 YOLOv5 柑橘识别 自动采摘 CBAM 损失函数 注意力机制 α-IoU
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基于注意力LSTM和多任务学习的远场语音识别 被引量：29
6
作者 张宇 张鹏远 颜永红 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期249-253,共5页
由于背景噪声、混响以及人声干扰等因素，远场语音识别任务一直充满挑战性。该文针对远场语音识别任务，提出基于注意力机制和多任务学习框架的长短时记忆递归神经网络（longshort-termmemory，LsTM）声学模型。模型中嵌入的注意力机制... 由于背景噪声、混响以及人声干扰等因素，远场语音识别任务一直充满挑战性。该文针对远场语音识别任务，提出基于注意力机制和多任务学习框架的长短时记忆递归神经网络（longshort-termmemory，LsTM）声学模型。模型中嵌入的注意力机制使其自动学习调整对扩展上下文特征输入的关注度，显著提升了模型对远场语音的建模能力。为进一步提高模型的鲁棒性，引入多任务学习框架，使其联合预测声学状态和干净特征。AMI数据集上的实验结果表明：与基线模型相比，引入注意力机制和多任务学习框架的LSTM模型获得了1．5％的绝对词错误率下降。 展开更多
关键词 语音识别 长短时记忆 声学模型 注意力机制 多任务学习
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在线产品创新社区用户识别机制与用户贡献行为研究:基于亲社会行为理论视角 被引量：29
7
作者 秦敏 梁溯 《南开管理评论》 CSSCI 北大核心 2017年第3期28-39,共12页
构建在线产品创新社区成为越来越多企业的选择。本文在国内外文献分析基础上,从社区用户识别机制角度,归纳分析了基于数量和基于质量的两种社区用户识别机制,分别选择海尔和星巴克在线产品创新社区为调研对象,借鉴亲社会行为理论提出研... 构建在线产品创新社区成为越来越多企业的选择。本文在国内外文献分析基础上,从社区用户识别机制角度,归纳分析了基于数量和基于质量的两种社区用户识别机制,分别选择海尔和星巴克在线产品创新社区为调研对象,借鉴亲社会行为理论提出研究假设,收集3个月的客观数据,运用Logit模型分析方法实证研究。结果显示,在基于数量的用户识别机制社区,同行认可和社区形象激励对用户主动贡献行为会产生正向的积极影响;在基于质量的用户识别机制社区,同行认可和社区形象激励分别会对用户主动贡献和反应贡献行为产生正向的积极影响。两种用户识别机制的社区用户活跃程度存在明显差异。研究证实了社区用户识别机制对用户贡献行为的影响作用,丰富了在线社区用户行为研究的理论视角,给出了社区管理建议和未来研究方向。 展开更多
关键词 识别机制 亲社会行为理论 在线产品创新社区 用户贡献行为
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寄生植物种子萌发特异性及其与寄主的识别机制 被引量：24
8
作者 宋文坚 金宗来 +2 位作者 曹栋栋 唐桂香 周伟军 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期335-339,共5页
寄生植物广泛分布于不同的生态环境中,并具有不同的生育习性及与寄主识别特性.本文阐述了根寄生植物列当属和独脚金属种子萌发的特异性,以及目前已发现的寄生植物种子萌发的信号物质,并就不同萌发信号物质、植物激素、真菌代谢物在寄生... 寄生植物广泛分布于不同的生态环境中,并具有不同的生育习性及与寄主识别特性.本文阐述了根寄生植物列当属和独脚金属种子萌发的特异性,以及目前已发现的寄生植物种子萌发的信号物质,并就不同萌发信号物质、植物激素、真菌代谢物在寄生植物种子识别寄主中的作用以及寄生植物种子预培养阶段的呼吸作用特性与萌发信号物质的活化机理等做了综述.探讨了各种列当不同分化类型的愈伤组织诱导、离体无菌侵染新系统及其在寄生植物与寄主互作识别研究中的应用,提出了寄生植物与寄主识别机理研究中存在的问题并对研究前景进行了展望. 展开更多
关键词 寄生植物 萌发刺激物质 识别机制 离体培养
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基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 被引量：20
9
作者 杨蜀秦 刘杨启航 +3 位作者 王振 韩媛媛 王勇胜 蓝贤勇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第15期129-135,共7页
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标... 为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 展开更多
关键词 图像识别 动物 奶牛面部 YOLO V4 注意力机制 坐标卷积
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开放式评价与前沿学者负责制:胜出机制变革引发的云科学革命 被引量：19
10
作者 刘益东 《未来与发展》 2013年第12期2-11,共10页
让杰出人才及时胜出并充分发挥作用能够最有效地促进科技进步和创新能力的提升,为解决这两大难题,该文提出开放式评价和前沿学者负责制。国家安全与经济发展的迫切需要,遏制学术平庸的迫切需要,必将导致这种新型的评价方式与新型的科研... 让杰出人才及时胜出并充分发挥作用能够最有效地促进科技进步和创新能力的提升,为解决这两大难题,该文提出开放式评价和前沿学者负责制。国家安全与经济发展的迫切需要,遏制学术平庸的迫切需要,必将导致这种新型的评价方式与新型的科研人才体制的实施与推广,成为我国科技体制改革的突破口。这也将导致胜出机制的变革,引发云科学革命。 展开更多
关键词 开放式评价 封闭式评价 学术平庸 规范展示 规范确认 胜出机制 前沿学者负责制 “网络 平台”式科研体制 云科学革命 限时原则
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基于注意力机制的卷积神经网络指针式仪表图像读数识别方法 被引量：18
11
作者 张森 万吉林 +3 位作者 王慧芳 管敏渊 杨斌 李凡 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期218-224,共7页
目前关于指针式仪表图像读数识别的研究大多建立在指针线段检测的基础上,然而该方法流程较多、读数识别效率低。并且仪表图像校准、指针线段拟合等中间过程积累的误差容易使指针倾角偏离真实值。因此从另一角度对基于图像特征映射仪表... 目前关于指针式仪表图像读数识别的研究大多建立在指针线段检测的基础上,然而该方法流程较多、读数识别效率低。并且仪表图像校准、指针线段拟合等中间过程积累的误差容易使指针倾角偏离真实值。因此从另一角度对基于图像特征映射仪表读数的方法进行了研究,该方法的优势是流程短、效率高。首先构建了融合卷积注意力模块的双路异构卷积神经网络,强化了对仪表图像特征的提取,改善了特征的类型和分布,提高了仪表读数识别的准确率;然后采取了软区间分级回归的策略,极大地简化了模型的体积,使得模型易于部署;最后通过算例对比了所提方法和基于指针线段检测的深度学习、机器学习模型识别仪表读数的准确率和效率。算例表明,所提方法在仪表图像读数识别准确率和效率之间取得了较好的平衡。 展开更多
关键词 指针式仪表 读数识别 卷积神经网络 注意力机制 分级回归 软区间
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基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法 被引量：19
12
作者 韩旭 赵春江 +2 位作者 吴华瑞 朱华吉 张燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期177-188,共12页
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on A... 针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs)的番茄叶片缺素图像分类方法。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 缺素 蔬菜 多尺度特征融合 注意力机制 卷积神经网络
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BiLSTM-Attention:一种空中目标战术意图识别模型 被引量：17
13
作者 滕飞 刘曙 宋亚飞 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2021年第5期24-32,共9页
传统空中目标战术意图识别过程中仅依据单一时刻进行推理分析,而实际战场中目标战术意图是由一系列动作实现的,因此目标状态呈现动态、时序变化特征。针对此问题在长短期记忆网络(LSTM)的基础上引入双向(Bidirectional)传播机制和注意力... 传统空中目标战术意图识别过程中仅依据单一时刻进行推理分析,而实际战场中目标战术意图是由一系列动作实现的,因此目标状态呈现动态、时序变化特征。针对此问题在长短期记忆网络(LSTM)的基础上引入双向(Bidirectional)传播机制和注意力(Attention)机制,提出基于BiLSTM-Attention的空中目标战术意图识别模型。采用分层的方法构建空战意图特征集,并将其编码成时序特征,将决策人员经验封装成标签,通过BiLSTM神经网络学习空战意图特征向量中的深层次信息,并利用注意力机制自适应分配网络权重,将不同权重的空战特征信息放入Softmax函数层进行意图识别。通过与传统空中战术目标意图识别模型对比及消融实验分析表明,所提模型有效提升了空中目标战术意图识别效率,对辅助作战系统具有重要的理论意义和参考价值。 展开更多
关键词 意图识别 注意力机制 双向长短时记忆网络 空中目标 时序特征
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结合机构动力学特性仿真将ANN用于高压断路器机械状态识别初探 被引量：14
14
作者 杨武 荣命哲 王小华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期128-131,158,共5页
该文将断路器机构动力学特性仿真分析和基于人工神经网络(ANN)的状态识别算法相结合,为高压断路器的状态在线检测方法的研究提供了一条新思路。利用所建立的VS1型真空断路器机构动力学模型对故障状态下的断路器机构动力学特性进行了仿... 该文将断路器机构动力学特性仿真分析和基于人工神经网络(ANN)的状态识别算法相结合,为高压断路器的状态在线检测方法的研究提供了一条新思路。利用所建立的VS1型真空断路器机构动力学模型对故障状态下的断路器机构动力学特性进行了仿真分析,分析结果表明:不同状态下的可检测参量主轴转角具有明显不同的特征。之后对主轴转角进行了参数化描述,从而为断路器的状态识别奠定了基础。最后,引入可信度的概念,提出一种基于ANN的断路器机械状态识别算法,该算法不仅能够识别已知的状态类型,而且具有新状态类型的识别功能。 展开更多
关键词 高压断路器 机械状态识别 机构动力学特性 仿真 人工神经网络 真空断路器 ANN
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基于计算机视觉手势识别的人机交互技术研究 被引量：15
15
作者 丛玉华 何啸 +1 位作者 邢长达 王志胜 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期152-160,共9页
基于手势识别的人机交互技术中,存在静态手势识别速度慢和精度低,以及手势动作可扩展性不强等问题,提出了融合注意力机制的Yolov4-Tiny算法,采用基础手势结合手势状态变化方式设计动作语义,根据动作语义调用相应的应用函数,实现人机交... 基于手势识别的人机交互技术中,存在静态手势识别速度慢和精度低,以及手势动作可扩展性不强等问题,提出了融合注意力机制的Yolov4-Tiny算法,采用基础手势结合手势状态变化方式设计动作语义,根据动作语义调用相应的应用函数,实现人机交互。测试结果表明:所设计的算法在保证识别速度的基础上识别精度提升了19.38%,动态手势识别准确率达到96.5%,人机交互运行时间小于200 ms。 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 注意力机制 Yolov4-Tiny 交互接口
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东濮凹陷文留中央地垒带泥岩裂缝性油气藏研究 被引量：15
16
作者 黄龙威 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期289-292,共4页
从烃源岩、沉积建造条件、裂缝性质、裂缝保存条件等方面分析了泥岩裂缝性油气藏的形成条件,探讨了泥岩裂缝性油气藏的形成机理,分析了泥岩裂缝性油气藏的识别方法;认为烃源主要来自自身体系,沉积建造对油气藏形成有明显控制作用,泥岩... 从烃源岩、沉积建造条件、裂缝性质、裂缝保存条件等方面分析了泥岩裂缝性油气藏的形成条件,探讨了泥岩裂缝性油气藏的形成机理,分析了泥岩裂缝性油气藏的识别方法;认为烃源主要来自自身体系,沉积建造对油气藏形成有明显控制作用,泥岩裂缝的发育是成藏的关键因素,盐岩封闭对形成这种类型油气藏有着得天独厚的条件;烃源岩内的油气以混相涌流方式顺层向裂缝储集层中富集成藏;泥岩裂缝性油气藏的识别应综合考虑地质、测井、地震和钻井等方面的信息。最后阐述了东濮凹陷文留中央地垒带沙三段泥岩裂缝性油气藏形成的特点及分布规律。 展开更多
关键词 东濮凹陷 泥岩 裂缝性油气藏 地震识别 沉积建造 形成机理
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氨基硅球表面印迹牛血清白蛋白分离条件的初步探讨 被引量：15
17
作者 周雪 何锡文 +2 位作者 陈朗星 李文友 张玉奎 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期174-180,共7页
采用固定模板蛋白表面印迹的方法,在氨丙基衍生的硅球表面制备溶胶-凝胶印迹聚合物识别牛血清白蛋白。以该体系为例对制备蛋白质印迹聚合物的各个基本参数与分离选择性的关系进行研究。结果表明,用正辛基三甲氧基硅烷、氨丙基三乙氧基... 采用固定模板蛋白表面印迹的方法,在氨丙基衍生的硅球表面制备溶胶-凝胶印迹聚合物识别牛血清白蛋白。以该体系为例对制备蛋白质印迹聚合物的各个基本参数与分离选择性的关系进行研究。结果表明,用正辛基三甲氧基硅烷、氨丙基三乙氧基硅烷、四乙氧基硅烷在摩尔比为42.5∶42.5∶15,酸度为pH7.0时进行聚合,并采用0.1mol/LNaOH与10%(V/V)HAc-10%(m/V)SDS联用的方法洗脱固定的模板蛋白,由此制备的印迹聚合物的分离选择性能较好;并初步讨论了识别蛋白质的机理。 展开更多
关键词 表面印迹 分离选择性 识别机理 牛血清白蛋白
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基于改进YOLO v5s的奶山羊面部识别方法 被引量：11
18
作者 宁纪锋 林靖雅 +2 位作者 杨蜀秦 王勇胜 蓝贤勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期331-337,共7页
为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使... 为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使其能够检测羊脸位置。其次,构建包含31头奶山羊3844幅不同生长期的面部图像数据集,基于预训练的YOLO v5s,在特征提取层中引入SimAM注意力模块,增强模型的学习能力,并在特征融合层引入CARAFE上采样模块以更好地恢复面部细节,提升模型对奶山羊个体面部的识别精度。实验结果表明,改进YOLO v5s模型平均精度均值为97.41%,比Faster R CNN、SSD、YOLO v4模型分别提高6.33、8.22、15.95个百分点,比YOLO v5s模型高2.21个百分点,改进模型检测速度为56.00 f/s,模型内存占用量为14.45 MB。本文方法能够准确识别具有相似面部特征的奶山羊个体,为智慧养殖中的家畜个体识别提供了一种方法支持。 展开更多
关键词 奶山羊 个体识别 YOLO v5s 迁移学习 注意力机制
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基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别 被引量：15
19
作者 李庆盛 缪楠 +4 位作者 张鑫 于雪莹 王首程 高继勇 王志强 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第15期6249-6256,共8页
为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型。在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入... 为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型。在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率。为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力。结果表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25%,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升。可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴。 展开更多
关键词 玉米病害 图像识别 残差网络 注意力机制 非对称卷积 迁移学习
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基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法 被引量：14
20
作者 朱铭康 卢先领 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期145-153,共9页
针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特... 针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特征,然后构建向前和向后的Bi-LSTM神经网络学习特征向量中的时序信息,接着利用注意力机制自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重,使模型能够根据行为的前后关系实现更精确的识别,最后通过一层全连接层连接Softmax分类器并对视频进行分类。通过Action Youtobe和KTH人体行为数据集与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别率。 展开更多
关键词 机器视觉 行为识别 注意力机制 Inceptionv3模型 长短时记忆网络
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